gradient3d — 3D edges op

• データ種: voxel → gradient

• 呼び出し: import fullseye as fs; fs.ledger.gradient3d(vol, sigma: 'float' = 1.0) (実装を直接呼ぶなら import edges3d; edges3d.gradient3d(vol, sigma: 'float' = 1.0)、台帳から引くなら ops3d.get("gradient3d"))

使い方

ガウス平滑後の中心差分勾配を計算する。

Parameters

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vol : (D,H,W) array

グレー voxel。

sigma : float

ガウス平滑の標準偏差(voxel 単位)。0 で平滑なし(生の中心差分)。

Returns

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gmag : (D,H,W) float64

勾配の大きさ ||∇I||。

gvec : (D,H,W,3) float64

勾配ベクトル。成分は (∂/∂axis0, ∂/∂axis1, ∂/∂axis2) = (depth, height, width)。

Notes

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平滑には scipy.ndimage.gaussian_filter(mode="nearest")、微分には np.gradient(spacing=1)

を用いる。np.gradient は内部が中心差分、境界のみ片側差分。

参考(サンプルデータ・文献)

• サンプルデータ カタログ(DL URL / ライセンス) — 2-D は skimage.data(BSD/public)+ 合成、3-D は実データ源(Stanford/PDS 等)の DL URL。

• 演算子の来歴・参考文献 — この op 族の元になった研究/手法の出典。

実行できる例(この op を実際に呼ぶ検証済みサンプル)

• edges_3d — py -3.11 examples_3d/edges_3d.py

型が繋がる次の op(gradient を入力に取れる)

fuse_to_voxel

同カテゴリ(edges)

canny3d · log_zero_crossings · link_edges · edge_points

*Provenance: edges3d.py — 3D operator registry. この per-op ノートは tools/opdocs.py md が自動生成(手編集しない)。*

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